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国外创投新闻 | 美国初创「Robust Intelligence」获3000万美元B轮融资,以AI防火墙降低AI模型错误率

发布日期:
2021-12-14

浏览次数:

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来源:

36氪新媒体

据外媒TechCrunch报道,美国AI初创「Robust Intelligence」近期获3000万美元B轮融资,由Tiger Global领投,前股东红杉资本、Harpoon Venture Capital、Engineering Capital持续跟投。迄今为止,「Robust Intelligence」已完成三轮融资,总金额达到4400万美元,本轮资金将会用于产品开发以及市场拓展。

当多数行业都进入了以AI模型作为决策基础的阶段,如何降低模型风险变得至关重要。例如在识别欺诈交易的AI模型中,由于数据从多个不同来源收集,如字母大小写等输入格式的不同也会影响输出结果,给金融机构带来重大经济损失。贷款保险机构的AI模型则依赖于统计学习,可能会倾向于特定人群,做出偏见决策。

为了模型的准确公平,数据科学团队通常需要花费大量时间、精力测试模型,这不仅会影响产品迭代效率,也会降低后续开发的可拓展性。

「Robust Intelligence」则希望在AI模型设计阶段就加入测试板块,从而降低后续模型的调试成本。具体来说,「Robust Intelligence」为企业提供AI防火墙,也就是稳健智能模型引擎(RIME),通过不断对AI模型进行压力测试来检测错误。企业也可以通过将AI防火墙和模型集成在本地数据库中,从而保障数据安全。

「Robust Intelligence」于2019年由哈佛大学计算机科学与应用数据终身教授Yaron Singer和他的学生Kojin Oshiba共同创立。

Yaron Singer表示,在研究对抗机器学习的过程中,发现了其在商业AI模型中的应用,从而希望研发出一套可以直接用于AI模型底层的防火墙,其核心是自动查找给定模型的故障模式,捕捉数据漂移等。

“AI防火墙本身也是一个AI模型,用于预测某个数据点是否会导致错误的预测,这是可能是目前机器学习领域中最困难的问题之一,我们在不断精进。”Singer解释道,“RIME现在能做到的是,如果企业有数据和AI模型,只需要点击按钮,就可以进行压力测试,并可以在模型设计和运行过程中自动测试数据和AI模型。”

RIME实时监控

在具体功能上,RIME可以分为两部分:漏洞检测和错误预防:前者是在模型设计阶段,通过数百次测试自动识别架构中隐式假设和故障,便于模型开发;后者则是在模型部署后,检测数据漂移以及完整性等问题,修正模型。